南安普敦大学发布开源AI平台CenSegNet 可绘制肿瘤中心体异常空间图谱

英国南安普敦大学研究人员开发出一款名为CenSegNet的开源人工智能平台，可在肿瘤样本中快速分析数十万个细胞，绘制中心体异常的空间分布图。这一成果于近日发表在《自然-通讯》杂志上。

中心体是细胞的“组织中枢”，帮助细胞正常分裂并维持结构。中心体出现异常时，细胞可能积累遗传错误，这是癌症的特征之一。研究团队利用CenSegNet平台，对来自127名乳腺癌患者的911份肿瘤样本中超过33万个中心体进行了分析，发现了两种截然不同的中心体异常类型：一类是细胞内中心体数量过多，另一类是中心体异常增大。这两种异常形式相互独立，可出现在同一肿瘤的不同区域。

研究显示，异常增大的中心体较多的肿瘤与更具侵袭性的疾病特征相关，包括较高的肿瘤分级、淋巴结受累和某些遗传改变等；而肿瘤核心区域内增大的中心体数量较少的患者，总体生存情况往往更好。论文通讯作者之一、南安普敦大学研究人员萨拉赫·伊莱亚斯表示，中心体异常具有不同的生物学状态，呈现不同的空间分布，并与癌症临床特征相关。特定的异常组合可能影响肿瘤生长方式、对周围组织的侵袭以及对治疗的反应。

研究人员已证明，该平台还可用于肾脏、结肠和阑尾组织分析。下一步，团队计划将其与基因组、转录组和蛋白质组数据相结合，评估基于中心体的生物标志物能否辅助治疗决策和改善患者预后。